(57)【要約】【課題】処理効率を高める。【解決手段】検出目的対象外画像要素判定部１０４７は、画像において画像処理の対象から外すべき要素を検出する。検出された要素が除外された画像を用いて画像処理が行われる。部分画像特徴値計算部１０４５は、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を算出する。検出目的対象外画像要素判定部１０４７は、算出された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域を、照合対象外となるべき要素として検出する。【選択図】図１
2007323433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を用いた所定処理の対象から外すべき要素を当該画像において検出する要素検出部と、
前記要素検出部により検出された前記要素が除外された前記画像を用いて前記所定処理を行う処理部と、
前記画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、
前記要素検出部は、前記特徴値計算部により出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理装置。
【請求項２】
時間的な相関関係を有する第１画像および第２画像において、前記第１画像と前記第２画像を用いた画像移動検出の為の所定処理の対象から外すべき要素を検出する要素検出部と、
前記要素検出部により検出された前記要素が除外された前記第１画像と前記第２画像を用いて前記所定処理を行う処理部と、
前記第１画像と前記第２画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、
前記要素検出部は、前記特徴値計算部により出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理装置。
【請求項３】
前記所定処理により検出された画像の移動の方向と距離に従い、対象物の現在の表示位置を更新する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記要素検出部は、前記特徴値計算部により出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせにより示される領域として前記要素を検出する、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の垂直方向に従っていることを示す値、前記指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、前記指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記所定の特徴値は、前記その他の値を示す、請求項５または６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記要素検出部は、前記特徴値計算部により出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせにより示される領域として前記要素を検出し、
前記組合せは、前記画像において所定方向に隣接して位置する前記その他の値を示す複数の前記部分画像からなる、請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記処理部は、
照合の対象となるべき前記第１画像および前記第２画像のうち、前記第１画像内の部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、前記第２画像内の前記要素検出部により検出された前記要素の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、
前記第１画像内での領域の位置を測るための基準位置と前記位置探索部により探索された最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量に基づき、前記第１画像に対する前記第２画像の移動の方向と距離を検出する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記位置探索部は、
前記第２画像内の前記要素検出部により検出された前記要素の領域を除いた部分領域内の前記部分画像のそれぞれに対応して、前記最大一致位置を探索する、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記位置関係量は、前記基準位置に対する前記最大一致位置の方向と距離とを指す、請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像を入力する画像入力部をさらに備え、
前記画像入力部は、指が載置され、載置された前記指から指紋の画像を読取るために読取り面を有する、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
画像をコンピュータを用いて処理する画像処理方法であって、
画像を用いた所定処理の対象から外すべき要素を当該画像において検出する要素検出ステップと、
前記要素検出ステップにより検出された前記要素が除外された前記画像を用いて前記所定処理を行う処理ステップと、
前記画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、
前記要素検出ステップでは、前記特徴値計算ステップにより出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１５】
請求項１３に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
画像をコンピュータを用いて処理する画像処理方法であって、
時間的な相関関係を有する第１画像および第２画像において、前記第１画像と前記第２画像を用いた画像移動検出の為の所定処理の対象から外すべき要素を検出する要素検出ステップと、
前記要素検出ステップにより検出された前記要素が除外された前記第１画像と前記第２画像を用いて前記所定処理を行う処理ステップと、
前記第１画像と前記第２画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、
前記要素検出ステップでは、前記特徴値計算ステップにより出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１８】
請求項１８に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関し、特に、時間差を有して入力した画像の移動を検出する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯性を有する情報処理端末が好まれる傾向にあり、この点で、情報処理端末の小型化が要求される。小型化を推進するために、情報の入力デバイスの１種であるポインティングデバイスを小型化する傾向にある。
【０００３】
小型化されたポインティングデバイスでは、たとえば、センサの画像読取り面にユーザの指が置かれて、読取り面を介して読込まれた指の画像の時間的な相関関係に基づき、画像の移動を検出して、検出結果に従い、ユーザが指の移動により指示した位置が検出される。この場合に、センサの画像読取り面に汚れが付着していた場合には、読取り画像に汚れに起因したノイズ成分が含まれるので、正確な位置検出が行なえなくなる。このような課題を解決するための方法が特許文献１により提案されている。
【０００４】
特許文献１では、指紋読取りのための指置き部に指が置かれる前に指置き部の画像を取込み、取込んだ画像全体のコントラストを検出し、検出されたコントラスト値が所定値以上であるか否かに基づき、指置き部に汚れがあるか否かを検出している。そして、コントラスト値が所定値以上であると検出した場合には、警報を発する。使用者は、警報が発せられた場合には、指置き部を清掃して、再度、指を置いて画像の取込みを行なう必要がある。
【特許文献１】特開昭６２−１９７８７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１によれば、指紋照合処理に先立って、指置き部の汚れの有無を検出して、汚れがあれば使用者に対して一律に清掃することを要求していたので、利便性に優れない。また、指置き部全体から読取った画像情報に基づき汚れを検出するようにしているので、指紋照合の実用に際して支障のない位置または大きさの汚れであるにもかかわらず、使用者に対して清掃を要求し、また、再度の画像の取込み操作を要求することになるので、処理に時間がかかり、またユーザの利便性にも優れない。
【０００６】
このような課題は、上述のポインティングデバイスを含む画像処理装置全般において同様に残されており、解決することが望まれていた。
【０００７】
それゆえに、この発明の目的は、画像の処理を効率よく行なうことのできる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。
【０００８】
それゆえに、この発明の他の目的は、画像の移動を効率よく検出することのできる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明のある局面に従うと、画像処理装置は、画像を用いた所定処理の対象から外すべき要素を当該画像において検出する要素検出部と、要素検出部により検出された要素が除外された画像を用いて所定処理を行う処理部と、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、要素検出部は、特徴値計算部により出力された特徴値に基づき、複数の部分画像から要素に該当する部分画像を検出する。
【００１０】
この発明の他の局面に従うと、時間的な相関関係を有する第１画像および第２画像において、第１画像と第２画像を用いた画像移動検出の為の所定処理の対象から外すべき要素を検出する要素検出部と、要素検出部により検出された要素が除外された第１画像と第２画像を用いて所定処理を行う処理部と、第１画像と第２画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、要素検出部は、特徴値計算部により出力された特徴値に基づき、複数の部分画像から要素に該当する部分画像を検出する。
【００１１】
好ましくは、所定処理により検出された画像の移動の方向と距離に従い、対象物の現在の表示位置を更新する。
【００１２】
好ましくは、要素検出部は、特徴値計算部により出力された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域として要素を検出する。
【００１３】
好ましくは、画像は指紋の模様を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の垂直方向に従っていることを示す値、指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【００１４】
好ましくは、画像は指紋の模様を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【００１５】
好ましくは、所定の特徴値は、その他の値を示す。
好ましくは、要素検出部は、特徴値計算部により出力された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域として要素を検出し、組合せは、画像において所定方向に隣接して位置するその他の値を示す複数の部分画像からなる。
【００１６】
好ましくは、処理部は、照合の対象となるべき第１画像および第２画像のうち、第１画像内の部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、第２画像内の要素検出部により検出された要素の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、第１画像内での領域の位置を測るための基準位置と位置探索部により探索された最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量に基づき、第１画像に対する第２画像の移動の方向と距離を検出する。
【００１７】
好ましくは、位置探索部は、第２画像内の要素検出部により検出された要素の領域を除いた部分領域内の部分画像のそれぞれに対応して、最大一致位置を探索する。
【００１８】
好ましくは、位置関係量は、基準位置に対する最大一致位置の方向と距離とを指す。
好ましくは、画像を入力する画像入力部をさらに備え、画像入力部は、指が載置され、載置された指から指紋の画像を読取るために読取り面を有する。
【００１９】
この発明のさらに他の局面に従うと、画像をコンピュータを用いて照合する画像処理方法は、画像を用いた所定処理の対象から外すべき要素を当該画像において検出する要素検出ステップと、要素検出ステップにより検出された要素が除外された画像を用いて所定処理を行う処理ステップと、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、要素検出ステップでは、特徴値計算ステップにより出力された特徴値に基づき、複数の部分画像から要素に該当する部分画像を検出する。
【００２０】
この発明のさらに他の局面に従う、画像をコンピュータを用いて照合する画像処理方法は、時間的な相関関係を有する第１画像および第２画像において、第１画像と第２画像を用いた画像移動検出の為の所定処理の対象から外すべき要素を検出する要素検出ステップと、要素検出ステップにより検出された要素が除外された第１画像と第２画像を用いて所定処理を行う処理ステップと、第１画像と第２画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、要素検出ステップでは、特徴値計算ステップにより出力された特徴値に基づき、複数の部分画像から要素に該当する部分画像を検出する。
【００２１】
この発明のさらに他の局面に従うと、前述の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムが提供される。
【００２２】
この発明のさらに他の局面に従うと、前述の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００２３】
発明によれば、所定処理対象の画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値が検出されると、検出された特徴値に基づき複数の部分画像から所定処理に対象から外すべき要素を検出して、検出された要素が除外された画像を用いて所定処理が行なわれる。
【００２４】
したがって、所定処理の対象から外すべき要素を検出して、検出した要素を除外した上で画像を用いた所定処理を行うので、汚れなどのノイズ成分により画像に処理不可能な要素があったとしても、所定処理は中断されること無く続行できる。したがって、単位時間あたりの多くの画像を所定処理することができて、高い処理効率を得ることができる。
【００２５】
また、所定処理は画像の移動検出のために行われる場合には、汚れなどのノイズ成分により画像に処理不可能な要素があったとしても、移動検出のための処理は中断されること無く続行できる。したがって、単位時間あたりの多くの画像移動検出の処理をすることができて、画像移動を効率よく検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、この発明の各実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は実施の形態１に係る検出目的対象外画像検出装置１のブロック図である。図２は各実施の形態に係る画像照合装置が搭載されるコンピュータの構成図である。図２を参照してコンピュータは、画像入力部１０１、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶などからなるディスプレイ６１０、該コンピュータ自体を集中的に管理し制御するためのＣＰＵ（Central Processing Unit）６２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）を含んで構成されるメモリ６２４、固定ディスク６２６、ＦＤ（Flexible Disk）６３２が着脱自在に装着されて、装着されたＦＤ６３２をアクセスするＦＤ駆動装置６３０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）６４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−ＲＯＭ６４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０、通信ネットワーク３００と、該コンピュータとを通信接続するための通信インターフェース６８０、プリンタ６９０、キーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００、および時間を計時するタイマ７１０を含む。これらの各部はバスを介して通信接続される。
【００２７】
コンピュータには、カセット形式の磁気テープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする磁気テープ装置が設けられてもよい。
【００２８】
図１を参照して検出目的対象外画像検出装置１は、画像入力部１０１、図２のメモリ６２４または固定ディスク６２６に対応のメモリ１０２、バス１０３、処理部１１を備える。メモリ１０２は計算用メモリ１０２２、画像用メモリ１０２３、および部分画像特徴値用メモリ１０２５を含む。処理部１１は画像補正部１０４、部分画像特徴値計算部（以下、特徴値計算部という）１０４５、検出目的対象外画像要素判定部（以下、要素判定部という）１０４７、および処理部１１の各部の処理を制御する制御部１０８を含む。処理部１１の各部は対応のプログラムが実行されることによりその機能が実現される。
【００２９】
画像入力部１０１は指紋センサ１００を含み、該指紋センサ１００により読込まれた指紋に対応の指紋画像データを出力する。指紋センサ１００には光学式、圧力式、静電容量方式などのいずれを適用してもよい。
【００３０】
メモリ１０２には画像データや各種の計算結果などが格納され、計算用メモリ１０２２には各種の計算結果などが格納され、部分画像特徴値用メモリ１０２５には特徴値計算部１０４５での後述するような特徴値の計算結果が格納されている。バス１０３は各部間の制御信号やデータ信号を転送するために用いられる。
【００３１】
画像補正部１０４は画像入力部１０１から入力された指紋画像データについての濃淡補正を行なう。
【００３２】
特徴値計算部１０４５は画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれについて、部分画像が呈する模様に応じた値を計算により検出して部分画像特徴値として部分画像特徴値用メモリ１０２５にそれぞれ出力する。
【００３３】
要素判定部１０４７は、検出目的外画像要素の判定の際に、部分画像特徴値用メモリ１０２５を参照して、画像の特定箇所の部分画像の特徴値の組合わせにより、検出目的外画像要素の判定（検出）を行なう。
【００３４】
図３には、指紋センサ１００の構成が、静電容量型のセンサとして例示される。図示されるように指紋センサ１００はセンサ回路２０３、指紋読取り面２０１および複数の電極２０２を備える。図示されるように検出対象の指紋を有する使用者の指３０１が指紋センサ１００の指紋読取り面２０１の上に載置さかれた場合、各センサ電極２０２と指３０１の間にコンデンサ３０２が形成される。このとき、指３０１の読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹により、指３０１と各センサ電極２０２との間の距離は異なるため、形成される各コンデンサ３０２の容量は異なる。センサ回路２０３は、各コンデンサ３０２の容量の違いを電極２０２の出力電圧レベルに基づき検知し、その違いを示す電圧信号に変換して増幅して出力する。このように、センサ回路２０３から出力される電圧信号は、指紋読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹の状態を示す画像に対応の信号を指す。
【００３５】
図１の検出目的対象外画像検出装置１において、入力画像から目的対象外画像要素を検出する手順について図４のフローチャートに従い説明する。
【００３６】
初めに制御部１０８は、画像入力部１０１へ画像入力開始の信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１は指紋画像（以下、画像Ａという）を入力し、入力した画像Ａをバス１０３を通してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１）。本実施の形態においては、画像用メモリ１０２３の所定のアドレスへ格納するものとする。画像入力部１０１は、画像Ａの入力（格納）が完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。
【００３７】
次に制御部１０８は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。多くの場合、入力画像は画像入力部１０１の特性や指の皮膚の乾燥度合いや指を押し付ける圧力に対して各画素の濃淡値や全体の濃度分布が変化するので画質が一様ではないから、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当でない。画像補正部１０４は、画像入力時の条件の変動を抑制するように入力画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、入力画像Ａのデータに対応の画像全体もしくは画像を分割した小領域ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８）や画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９）などを、画像用メモリ１０２３に格納された画像Ａに施す。
【００３８】
画像補正部１０４は画像Ａに対する画像補正処理の終了後、制御部１０８に画像補正処理終了信号を送る。
【００３９】
以降で、画像補正部１０４により画像補正処理を施された画像Ａに対して、特徴値計算部１０４５により部分画像特徴値計算処理（ステップＴ２５ａ）が行われる。その後、要素判定部１０４７により検出目的外画像要素判定の処理を行ない（ステップＴ２５ｂ）、検出の結果がプリンタ６９０またはディスプレイ６１０から出力される（ステップＴ４）。ステップＴ４では、判定された検出目的外画像要素が元の画像に占める割合を求めて、所定値を超えていれば、読取り面２０１を清掃するようにディスプレイ６１０、プリンタ６９０、図示のない音声出力部などから報知する。
【００４０】
ステップＴ２５aおよびＴ２５ｂの処理についての詳細を順に説明する。
（部分画像特徴値の算出）
次に、ステップＴ２５ａにおける部分画像の特徴値の算出（検出）手順について説明する。
【００４１】
＜３種類の特徴値＞
まず、３種類の特徴値を採る場合について説明する。図５は、画像Ａについて、その部分画像に対し、水平・垂直方向の画素数の最大値などを記載した図である。ここでは、画像および部分画像は、直交するＸ軸およびＹ軸で規定される２次元座標空間に対応の矩形状の平面画像と想定する。図５での部分画像は、Ｘ軸に従う水平方向およびＹ軸に従う垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素で構成されている。垂直方向は指の長手方向を指し、水平方向は短手方向を指す。
【００４２】
本実施の形態１による部分画像特徴値計算は計算対象部分画像につきその模様に応じた値を部分画像特徴値として算出する。つまり、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを検出し、検出した水平方向の最大連続黒画素数maxhlen（模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）の大きさを示す値）と垂直方向の最大連続黒画素数maxvlen（模様が垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）の大きさを示す値）とを比較し、比較結果、相対的に大きい方向が水平方向と判定された場合には、水平（横縞）を意味する値“Ｈ”を、垂直方向と判定された場合には、垂直（縦縞）を意味する値“Ｖ”を、その他と判定された場合には“Ｘ”を出力する。ここで垂直方向は指の長手方向に対応し、水平方向は指の短手方向に対応する。
【００４３】
図５を参照して、最大連続黒画素数maxhlenは、水平方向に従うｎ＝０〜１５の１６個の各行について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。行について検出された連続する黒画素数とは、当該行が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。また、最大連続黒画素数maxvlenは、垂直方向に従うｍ＝０〜１５の１６個の各列について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。列について検出された連続する黒画素数とは、当該列が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。
【００４４】
但し、上記で“Ｈ”あるいは“Ｖ”と判定された場合でも、最大連続黒画素数maxhlenおよびmaxvlenのそれぞれが、あらかじめ各方向に対して設定している下限値hlen0およびvlen0の値以上を指していないと判定される場合には、“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0ならば“Ｈ”を出力し、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0ならば“Ｖ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【００４５】
図６には、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理のフローチャートが示される。このフローチャートは計算対象となる画像用メモリ１０２３の画像ＡのＮ個の部分領域の画像である部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて部分画像特徴値用メモリ１０２５に格納される。
【００４６】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒiを画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを計算用メモリ１０２２から読出し、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める(ステップＳ２)。ここで、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める処理を、図７と図８に基づいて説明する。
【００４７】
図７は、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の水平方向の最大連続黒画素数maxhlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、即ち、maxhlen＝０、j＝０とする(ステップSH001）。
【００４８】
次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数を指す変数nの値とを比較し（ステップSH002）、j≧nならば、次にステップSH016を実行し、その他ならば、次にステップSH003を実行する。本実施の形態１ではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるため、ステップSH003に進む。
【００４９】
ステップSH003では、水平方向の画素カウンタi、前の画素値ｃ、現在の画素連続数len、現在の行での最大黒画素連続数maxの初期化、即ち、i＝0、ｃ＝0、len＝0、max＝0とする(ステップSH003)。次に、水平方向の画素カウンタiと水平方向の最大画素数mとを比較（ステップSH004）し、i≧mならば次にステップSH011を実行し、その他ならば次にステップSH005を実行する。本実施の形態１ではm=16であり、かつ、処理開始時にはi=0であるため、ステップSH005に進む。
【００５０】
ステップSH005では、前の画素値ｃと現在比較対象となっている座標（i,j)の画素値pixel(i,j)とを比較し、c＝pixel(i,j)ならばステップSH006を実行し、その他ならばステップSH007を実行する。本実施の形態１では、cは初期化されていて0(白画素）、pixel(0,0)は、図５を参照して、0(白画素)であるため、c＝pixel(i,j)が成立すると判定されて（ステップSH005でY）、処理はステップSH006へ進む。
【００５１】
ステップSH006では、len=len+1を実行する。本実施の形態１では、初期化によりlen=0となっているので、1を付加されて、len=1となる。次に、ステップSH010へ進む。
【００５２】
ステップSH010では、i=i+1、即ち、水平方向の画素カウンタiの値を１増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されて、i=1となる。次にステップSH004に戻る。以降、０行目の画素値、即ち、pixel(i,0)は、図５を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップSH004〜SH010を繰返すこととなり、ステップSH010処理後にi=16となった時点での各々の値は、i=16, c=0, len=15となっている。この状態で次にステップSH004に進む。m=16、i=16であるので、さらにステップSH011に進む。
【００５３】
ステップSH011では、c=1かつmax＜lenならばステップSH012を実行し、その他ならばステップSH013を実行する。現時点では、c=0,len=15,max＝0であるので、次に、ステップSH013に進む。
【００５４】
ステップSH013では、これまでの行での水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと現在の行での最大連続黒画素数maxとを比較し、maxhlen＜maxならばステップSH014を実行し、その他ならばステップSH015を実行する。現時点では、maxhlen=0,max＝0であるので、次に、ステップSH015に進む。
【００５５】
ステップSH015では、ｊ＝ｊ＋1、即ち、垂直方向の画素カウンタｊの値を１増加させる。現時点では、ｊ＝０であるので、ｊ＝１となり、SH002に戻ることになる。
【００５６】
以降、ｊ＝１〜１5について同様にステップSH002〜SH015の処理を繰返し、ステップSH015処理後、ｊ＝16となった時点で、次にステップSH002で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nの値とを比較する。比較結果、j≧nならば次にステップSH016を実行し、その他ならば次にステップSH003を実行すると、現時点では、ｊ=16、n=16であるので、次に、ステップSH016に進む。
【００５７】
ステップSH016では、maxhlenを出力することになるが、上述の説明、および、図５を参照して、maxhlenには、水平方向の最大連続黒画素数である、ｙ＝2行目のmax値の１５が格納されていることが分かり、maxhlen＝１５が出力される。
【００５８】
次に、図８の、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートについて説明するが、図８のステップSV001〜SV016の処理は、上記に説明した図７のフローチャートと基本的に同じ処理を行なうことが明らかであるから、図７の説明から処理内容は容易に理解できる。したがって、図８の詳細な説明は省略する。図８のフローチャートに従う処理が実行される結果、出力される垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenは、図５に示されるように、ｘ方向に対するmax値である４を示す。
【００５９】
上述の手順で出力されたmaxhlenとmaxvlenとを参照した以降の処理を図６のステップＳ３以降に戻って説明する。
【００６０】
ステップＳ３では、maxhlenとmaxvlen、および、所定の最大連続黒画素数下限値hlen0とを比較し、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0の条件が成立すると判定されるならば（ステップＳ３でＹ）、次にステップＳ７を実行し、成立しないと判定されるならば（ステップＳ３でＮ）、次にステップＳ４を実行する。現時点では、maxhlen=１４、maxvlen=４と想定し、さらに下限値hlen0が２と想定すれば、当該条件は成立するので処理はステップＳ７に進む。ステップＳ７では、部分画像特徴値用メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００６１】
仮に、下限値hlen0を１５と想定すれば、ステップＳ３の条件は成立しないと判定されるので、処理は次にステップＳ４に進む。ステップＳ４では、maxｖlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば（ステップＳ４でＹ）、次にステップＳ５の処理が実行されて、成立しないと判定されるならば次にステップＳ６の処理を実行する。
【００６２】
この場合、maxhlen=15、maxvlen=4、およびvlen0=5と想定すれば、当該条件は成立しないので次にステップＳ６に進む。ステップＳ６では、画像特徴値用メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００６３】
仮にステップＳ２の出力値がmaxhlen=4およびmaxvlen=10であり、hlen0=2およびvlen0=12であると想定すると、ステップＳ３の条件は成立せず、さらには、ステップＳ４の条件も成立しないので、ステップＳ５の処理が実行される。ステップＳ５では、部分画像特徴値用メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００６４】
以上のように本実施の形態１による特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図５参照）について、水平方向および垂直方向を各画素列を抽出（特定）して、抽出された画素列それぞれにおける黒画素の個数に基づいて、該部分画像の模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを検出して、その検出結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。ここでは連続黒画素の個数に基づき特徴値を求めているが、連続白画素の個数に基づいても同様にして特徴値を求めることができる。
【００６５】
＜３種類の特徴値の他の例＞
次に、３種類の部分画像特徴値の他の例を説明する。そのための部分画像特徴値計算の概略を図９（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図９（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素（図中の斜線部）と白画素（図中の白地部）の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。図９（Ａ）〜（Ｆ）では、各部分画像は直交するｉ軸とｊ軸で規定される２次元座標空間に対応する平面画像を指す。
【００６６】
ここでは、図９（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、図９（Ｂ）のように計算対象部分画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量hcntと、図９（Ｃ）のように計算対象部分画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量vcntとを求め、求めた増加量hcntと増加量vcntとを比較し、増加量hcntが増加量vcntの２倍より大きければ、水平を意味する値“Ｈ”を、増加量hcntが増加量vcntの２倍よりも大きければ、垂直を意味する値“Ｖ”を出力する。図９（Ｄ）〜（Ｆ）には他の例が同様に示されている。
【００６７】
ここでは、図９（Ａ）〜（Ｃ）に示す‘画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００６８】
ここでは、図９（Ｄ）〜（Ｆ）に示す‘画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i,j+1）となるように元の画像をｊ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i,j-1）となるように元の画像をｊ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００６９】
これらの場合において、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【００７０】
次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１０(Ａ)のフローチャートに従って説明する。このフローチャートは計算対象となる画像用メモリ１０２３の画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて画像特徴値用メモリ１０２５に格納される。
【００７１】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【００７２】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図９（Ａ）参照）を画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＴ１）。部分画像特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを計算用メモリ１０２２から読出し、図９（Ｂ）のように左右にずらしたときの増加量hcntと図９（Ｃ）のように上下にずらしたときの増加量vcntとを求める（ステップＳＴ２）。
【００７３】
増加量hcntと増加量vcntとを求める処理を、図１１と図１２に基づき説明する。図１１は増加量hcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。図１２は増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。
【００７４】
図１１を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjを初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＨＴ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjと垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＨＴ０２）し、j＞nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＨＴ０３に進む。
【００７５】
ステップＳＨＴ０３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＨＴ０４）し、i＞mならば次にステップＳＨＴ０５を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０６を実行する。ここでは、m=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＨＴ０６に進む。
【００７６】
ステップＳＨＴ０６では、部分画像Ｒｉを読出して現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ左の座標(i-1、j)の画素値pixel(i-1、j)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ右の座標(i+1、j)の画素値pixel(i+1、j)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i-1、j)=１あるいはpixel(i+1、j)=１ならば、次にステップＳＨＴ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０７を実行する。
【００７７】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１０（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図９（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(-1、0)=0、pixel(1、0)=0であるため、ステップＳＨＴ０７へ進む。
【００７８】
ステップＳＨＴ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１０（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＨＴ０９に進む。
【００７９】
ステップＳＨＴ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されてi=1となる。次にステップＳＨＴ０４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわち、pixel(i、0)は、図９（Ａ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなり、ステップＳＨＴ０９処理後にi=16となる。この状態でＳＨＴ０４に進む。m=16、i=16であるのでステップＳＨＴ０５に進む。
【００８０】
ステップＳＨＴ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる
。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＨＴ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＨＴ０３、ステップＳＨＴ０４と進む。以降、pixel(i+1、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=14、j=1になるまでステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなる。ステップＳＨＴ０９処理後にi=14となる。m=16、i=14であるのでＳＨＴ０６に進む。
【００８１】
ステップＳＨＴ０６では、pixel(i+1、j)=1、すなわち、pixel(14+1、1)=1であるので、ステップＳＨＴ０８に進む。
【００８２】
ステップＳＨＴ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHi（図９（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納するすなわち、work(14、1)=1とする。
【００８３】
ステップＳＨＴ０９に進み、i=16となって、ステップＳＨＴ０４へ進んだ場合、m=16、i=16であるので、ステップＳＨＴ０５に進み、j=2となって、ステップＳＨＴ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＨＴ０２〜ＳＨＴ０９の処理を繰返し、ステップＳＨＴ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＨＴ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＨＴ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図９（Ｂ）に示すような左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiが格納されている。
【００８４】
ステップＳＨＴ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１３に基づいて説明する。
【００８５】
図１３は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを左右、あるいは上下に１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WHiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＣ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＣ００２）、j≧nならば次に図１１のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１でhcntにcntを代入し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。
【００８６】
ここでは、n=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＣ００３に進む。ステップＳＣ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＣ００４）、i≧mならば次にステップＳＣ００５を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＣ００６に進む。
【００８７】
ステップＳＣ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＣ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００８を実行する。ここでは、図９（Ａ）と図９（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＣ００８へ進む。
【００８８】
ステップＳＣ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＣ００４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわちpixel(i、0)とwork(i、0)は、図９（Ａ）と図９（Ｂ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=16となった時点での各々の値は、cnt=0、i=16となっている。この状態でＳＣ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進む。
【００８９】
ステップＳＣ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＣ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＣ００３、ステップＳＣ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=15、j=1になるまでステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=15となる。m=16、i=15であるのでＳＣ００６に進む。
【００９０】
ステップＳＣ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(14、1)=0かつwork(14、1)=1であるので、ステップＳＣ００７に進む。
【００９１】
ステップＳＣ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。次に、ステップＳＣ００８に進み、i=16となってステップＳＣ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進み、j=2となってステップＳＣ００２へ進む。
【００９２】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＣ００２〜ＳＣ００９の処理を繰返し、ステップＳＣ００８処理後、j=15となった時点で、次にステップＳＣ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次に図１１のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。現時点では、j=16、n=16であるので、図１２のフローチャートを終了し、次に図１１のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=21となっている。
【００９３】
ステップＳＨＴ１１では、hcnt=cnt、すなわち左右にずらしたときの増加量hcntに図１２のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＨＴ１２に進む。ステップＳＨＴ１２では、左右にずらしたときの増加量hcnt=21を出力する。
【００９４】
次に、図１０の特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の上下にずらしたときの増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）の図１２のステップＳＶＴ０１〜ＳＶＴ１２の処理は、上記に説明した図１１と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【００９５】
出力される上下にずらしたときの増加量vcntとして、図９（Ｃ）の上下に１画素づつずらして重ねた画像WViと図９（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分である96が出力される。
【００９６】
出力されたhcntとvcntとについて以降の処理を図１０のステップＳＴ３以降に戻って説明する。
【００９７】
ステップＳＴ３では、hcntとvcnt、および、上下方向の最大黒画素数増加量下限値vcnt0とを比較し、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0の条件が成立するならば次にステップＳＴ７を実行し、成立しないならば次にステップＳＴ４を実行する。現時点では、vcnt=96、hcnt=21であり、vcnt0=4と想定すれば、処理は次にステップＳＴ７に進む。ステップＳＴ７では、部分画像特徴値用メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００９８】
仮に、ステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=20であり、vcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３の条件は成立しないので次にステップＳＴ４に進む。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば、次にステップＳＴ６を実行する。
【００９９】
ここでは次にステップＳＴ６に進み、部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１００】
さらに、仮にステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=70であり、hcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0が成立しないと判定されるので、次にステップＳＴ４を実行する。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば次にステップＳＴ６を実行する。
【０１０１】
ここでは成立すると判定されるので、次にステップＳＴ５に進み、部分画像特徴値用メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１０２】
このようにして算出される部分画像特徴値計算は、画像Ａにノイズ成分がある場合、例えば、指のしわ等によって指紋画像の一部が欠けているために、図９（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図９（Ｅ）と図９（Ｆ）に示すように、hcnt=29とvcnt=90となって、vcnt0=4と設定すれば、図１０のステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0ならば次にステップＳＴ７を実行し、水平を意味する値“Ｈ”を出力する。このように部分画像特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１０３】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、左右に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと、上下に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉとを各々求め、さらに、その左右に１画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量hcntと、上下に１画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量vcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１０４】
＜３種類の特徴値の更なる他の例＞
部分画像特徴値の３種類は、上述のものに限定されず、次のような別の３種類であってもよい。そのための部分画像特徴値計算の概略を図１４（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図１４（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素と白画素の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。部分画像特徴値計算は、図１４（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、計算対象部分画像を右斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量rcnt（すなわち図１４（Ｂ）の画像ＷＨｉの斜線部分）と、計算対象部分画像を左斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量lcnt（すなわち図１４（Ｃ）の画像ＷＶiの斜線部分）とを求め、求めた増加量rcntと増加量lcntとを比較し、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ、右斜めを意味する値“Ｒ”を、増加量rcntが増加量lcntの２倍よりも大きければ、左斜めを意味する値“Ｌ”を、その他の場合には“Ｘ”を出力する。
【０１０５】
‘画像を右斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j+1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１０６】
‘画像を左斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１０７】
この場合、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【０１０８】
ただし、上記で“Ｒ”あるいは“Ｌ”と判定された場合でも、黒画素数の増加量があらかじめ両方向に対して設定している下限値lcnt0ないしrcnt0以上でないならば“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、（１）lcnt＞2×rcntかつ（２）lcnt≧lcnt0が成立するならば“Ｒ”を出力し、（３）rcnt＞2×lcntかつ（４）rcnt≧rcnt0が成立するならば“Ｌ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【０１０９】
ここでは、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ右斜めを意味する値“Ｒ”を出力しているが、この閾値を指す２倍という値を別の値に変更しても良い。右斜め方向についても同様である。さらに、部分画像の中で黒画素数がある範囲（例えば部分画像Ｒｉの全体画素数に対して３０％以上７０％以下など）内にあり、照合処理に適する画像であることが予めわかっているような場合は、上記（２）と（４）の条件式については削除しても良い。
【０１１０】
図１５（Ａ）は、さらなる他の部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。このフローチャートは計算対象となる画像用メモリ１０２３の画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて部分画像特徴値用メモリ１０２５に格納される。次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１５に従って説明する。
【０１１１】
制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【０１１２】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図１４（Ａ）参照）を画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＭ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを計算用メモリ１０２２から読出し、図１４（Ｂ）のように右斜め方向にずらしたときの増加量rcntと図１４（Ｃ）のように左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとを求める（ステップＳＭ２）。
【０１１３】
増加量rcntと増加量lcntとを求める処理を、図１６と図１７に基づき説明する。図１６は部分画像特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の右斜め方向にずらしたときの増加量rcntを求める処理（ステップＳＭ２）のフローチャートである。
【０１１４】
図１６を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＲ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＲ０２）し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＲ０３に進む。
【０１１５】
ステップＳＲ０３では、水平方向の画素カウンタiの値の初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＲ０４）し、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＲ０５を実行し、指さないならば次にステップＳＲ０６を実行する。本実施の形態ではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＲ０６に進む。
【０１１６】
ステップＳＲ０６では、部分画像Ｒｉを読出し、現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右上の座標(i+1、j+1)の画素値pixel(i+1、j+1)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右下の座標(i+1、j-1)の画素値pixel(i+1、j-1)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i+1、j+1)=１あるいはpixel(i+1、j-1)=１であると判別するならば、次にステップＳＲ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＲ０７を実行する。
【０１１７】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１５（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図１４（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(1、1)=0、pixel(1、-1)=0であるため、ステップＳＲ０７へ進む。
【０１１８】
ステップＳＲ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１５（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＲ０９に進む。
【０１１９】
ステップＳＲ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiの値を1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1が加えられてi=1となる。次にステップＳＲ０４に戻る。
【０１２０】
ステップＳＲ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＲ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＲ０３、ステップＳＲ０４と進む。以降、pixel(i、j)=1となる１行目の５列目の画素、すなわち、i=5、j=1になるまでステップＳＲ０４〜ＳＲ０９を繰返すこととなり、ステップＳＲ０９処理後にi=5となる。m=16、i=5であるのでＳＲ０６に進む。
【０１２１】
ステップＳＲ０６では、pixel(i、j)=1、すなわち、pixel(5、1)=1であるので、ステップＳＲ０８に進む。
【０１２２】
ステップＳＲ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRi（図１４（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納する。すなわち、work(5、1)=1とする。
【０１２３】
ステップＳＲ０９に進み、i=16となって、ステップＳＲ０４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＲ０５に進み、j=2となって、ステップＳＲ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＲ０２〜ＳＲ０９の処理を繰返し、ステップＳＲ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＲ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＲ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図１４（Ｂ）に示すような右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiが格納されている。
【０１２４】
ステップＳＲ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１８に基づいて説明する。
【０１２５】
図１８は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを右斜め方向、あるいは左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WRiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＮ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＮ００２）、比較結果がj≧nを指すならば次に図１６のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１でrcntにcntを代入し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行する。
【０１２６】
ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＮ００３に進む。ステップＳＮ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＮ００４）、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＮ００５を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＮ００６に進む。
【０１２７】
ステップＳＮ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＮ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＮ００８を実行する。ここでは、図１４（Ａ）と図１４（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＮ００８へ進む。
【０１２８】
ステップＳＮ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＮ００４に戻る。以降、i=15となるまで、ステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=16となった時点でＳＮ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進む。
【０１２９】
ステップＳＮ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を１増加させる。現時点では、j=0であるので、j=１となり、ＳＮ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＮ００３、ステップＳＮ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１１列目の画素、すなわち、i=10、j=1になるまでステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=10となる。m=16、i=10であるのでＳＮ００６に進む。
【０１３０】
ステップＳＮ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(10、1)=0かつwork(10、1)=1であるので、ステップＳＮ００７に進む。
【０１３１】
ステップＳＮ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。以降、処理が進行してステップＳＮ００８に進み、i=16となってステップＳＮ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進み、j=2となってステップＳＮ００２へ進む。
【０１３２】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＮ００２〜ＳＮ００８の処理を繰返し、ステップＳＮ００８処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＮ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次に図１６のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行すると、現時点では、j=16、n=16であるので、図１８のフローチャートを終了し、次に図１６のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=45となっている。
【０１３３】
ステップＳＲ１１では、rcnt=cnt、すなわち右斜め方向にずらしたときの増加量rcntに図１８のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＲ１２に進む。ステップＳＲ１２では、右斜め方向にずらしたときの増加量rcnt=45を出力する。
【０１３４】
次に、図１８の、特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の左斜め方向にずらしたときの増加量lcntを求める処理（ステップＳＭ２）の図１７のステップＳＬ０１〜ＳＬ１２の処理は、上記に説明した図１６の処理と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【０１３５】
出力される左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとして、図１４（Ｃ）の左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WLiと図１４（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分であるlcnt＝115が出力される。
【０１３６】
出力されたrcntとlcntとについて以降の処理を図１５（Ａ）のステップＳＭ３以降に戻って説明する。
【０１３７】
ステップＳＭ３では、rcntとlcnt、および、左斜め方向の最大黒画素数増加量下限値lcnt0とを比較し、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0ならば次にステップＳＭ７を実行し、その他ならば次にステップＳＭ４を実行する。現時点では、lcnt=115、rcnt=45であり、lcnt0=4と想定すれば、次にステップＳＭ７に進む。ステップＳＭ７では、部分画像特徴値用メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｒ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１３８】
仮に、ステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=20であり、lcnt0=4と想定するならば、次にステップＳＭ４に進み、rcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば、次にステップＳＭ６を実行する。
【０１３９】
ここでは次にステップＳＭ６に進み、部分画像特徴値用メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１４０】
さらに、仮にステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=70であり、lcnt0=4、rcnt0=4と想定するならば、ステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件は成立しなので、次にステップＳＭ４に進む。ステップＳＭ４の条件式であるrcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば、次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば次にステップＳＭ６を実行する。
【０１４１】
ここでは次にステップＳＭ５に進み、部分画像特徴値用メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｌ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１４２】
上述した特徴値計算は、画像Ａにノイズがある場合、例えば、指のしわ等によって指紋の一部が欠けているために、図１４（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図１４（Ｅ）と図１４（Ｆ）に示すように、rcnt=57とlcnt=124となって、lcnt0=4と想定すれば、図１５（Ａ）のステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件式は成立するので、次にステップＳＭ７を実行し、特徴値として“Ｒ”を格納する。このように特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１４３】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、右斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと、左斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉとを各々求め、さらに、その右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量rcntと、左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を格納する。
【０１４４】
＜５種類の特徴値＞
特徴値計算部１０４５は、上述したすべての特徴値を出力するようにしてもよい。その場合には、特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、上述の手順に従い、黒画素数の増加量hcntと、増加量vcntと、増加量rcntと、増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平（横）方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直（縦）方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）、または右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）、またはそれらのいずれでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１４５】
ここでは、部分画像Ｒｉの特徴値として“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”に加えて“Ｈ”および“Ｖ”を用いるので、照合処理の対象画像の部分画像の特徴値をより厳密に分類することができて、３種類の特徴値で分類した場合には‘Ｘ’となる部分画像であっても、５種類の特徴値に分類した場合には、‘Ｘ’以外のいずれかの値に分類できるから、‘Ｘ’に分類されるべき部分画像Ｒｉをより厳密に検出することができる。
【０１４６】
図１９には５種類の特徴値計算のフローチャートが示される。図１９の部分画像特徴値計算においては、まず図１０に示した部分画像特徴値計算の処理（Ｔ２ａ）のステップＳＴ１〜ＳＴ４が同様に実行されて、判定結果である“Ｖ”および“Ｈ”が判定される（ＳＴ５、ＳＴ７）。この場合、“Ｖ”でもなく“Ｈ”でもないと判定された場合には（ＳＴ４でＮ）、次に、図１５に示す画像特徴値計算処理（Ｔ２ａ）のステップＳＭ１〜ＳＭ７が同様にして実行されて、判定結果として“Ｌ”、“Ｘ”および“Ｒ”が出力される。この結果、部分画像特徴値計算（Ｔ２５ａ）により、部分画像の特徴値として“Ｖ”、“Ｈ”、“Ｌ”、“Ｒ”および“Ｘ”の５種類の部分画像特徴値を出力することができる。
【０１４７】
ここでは、判定対象である指紋の多くは模様が縦方向または横方向に従う傾向が顕著であることに鑑みて、図１０の処理を最初に実行しているが、実行順序はこれに限定されず、図１５の処理を先に実行して、“Ｌ”でもなく“Ｒ”でもないと判定された場合には、次に図１０の手順を実行するようにしてもよい。
【０１４８】
＜検出目的対象外要素の検出＞
図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）は、それぞれ、画像入力（Ｔ１）により２つの画像ＡとＢが入力されて、入力した画像ＡとＢについて画像補正（Ｔ２）が施された後に、画像Ａと画像Ｂについて上述した手順に従い部分画像特徴値が算出されている状態を模式的に例示する。
【０１４９】
まず、図２０(Ａ)を参照して画像内の部分画像位置をいかに特定するかについて説明する。図２０（Ａ）の画像の形状（形、サイズ）は図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）の画像ＡとＢに一致している。図２０（Ａ）の画像内にはメッシュ状に区切られて６４個に等分割された同じ形状（矩形状）の部分画像Ｒｉが準備される。これら６４個の部分画像Ｒｉには図２０（Ａ）の画像の右上から左下方向に順番に数値１〜６４を当てることにより、各部分画像Ｒｉの画像ＡまたはＢ内の位置を、当該割当てられた数値を用いて示す。ここでは画像内の６４個の部分画像Ｒｉそれぞれは、対応の位置を示す数値を用いて部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４として指示される。図２０（Ａ）、図２０（Ｂ）および図２０（Ｃ）の画像は同一の形状を有するので、図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）の画像ＡとＢにおいても図２０（Ａ）に示すような６４個の部分画像Ｒｉが設けられて各部分画像Ｒｉは、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４としてその位置を特定できる。最大一致位置探索部１０５は、画像ＡとＢについて最大一致位置に対応の部分画像Ｒｉを探索するが、探索の順番は、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４に従う。図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）の画像の各部分画像は、特徴値として、特徴値計算部１０４５により算出された特徴値‘Ｈ’、‘Ｖ’および‘Ｘ’のいずれかを有すると想定する。
【０１５０】
画像補正部１０４により補正処理を施され、かつ、特徴値計算部１０４５により部分画像の特徴値を計算された画像に対して、次に検出目的外画像要素判定計算処理（ステップＴ２５ｂ）が行われる。この処理は図２１のフローチャートに示される。
【０１５１】
ここでは、要素判定部１０４７の処理によって、照合対象の画像内の各部分画像は、特徴値として“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｌ”、“Ｒ”(４値の場合)を採ると想定する。つまり、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１上に汚れが付着している領域または指紋が置かれていない（指が置かれていない）ので画像を入力できない領域がある場合には、その領域に対応の部分画像は特徴値として基本的には“Ｘ”を取る。この特性を利用して、要素判定部１０４７は、入力画像において汚れが付着している部分領域や指紋の画像を入力できない部分領域は、検出目的外画像要素として検出（判定）する。そして検出された当該領域には特徴値‘Ｅ’を割当てるように処理をする。ここでは、画像の部分領域（部分画像）に特徴値として‘Ｅ’を割当てることは、当該部分領域（部分画像）を、後述の最大一致位置探索部１０５の探索範囲から除外され、また類似度計算部１０６の類似度計算の対象から除外されることを指す。
【０１５２】
図２２（Ａ）〜（Ｅ）には検出目的外画像要素の検出が模式的に示される。図２２（Ｂ）は、入力した画像Ａを模式的に示したものである。画像Ａは、図２２（Ａ）に示されるように、縦と横について５個に等分割されることで同じ大きさと形状を有する２５個の部分画像を有する。図２２（Ａ）では、各部分画像についてはｇ１〜ｇ２５までの画像位置を指す数値が割当てされて指示される。
【０１５３】
要素判定部１０４７は、図２２（Ｂ）の入力画像Ａに対応する各部分画像の特徴値計算部１０４５により算出された特徴値を、部分画像特徴値用メモリ１０２５から計算用メモリ１０２２に読出す。読出した状態が模式的に図２２（Ｃ）に示される（図２１のステップSS001）。
【０１５４】
要素判定部１０４７は、次に、計算用メモリ１０２２の図２２（Ｃ）の各部分画像の特徴値を、部分画像位置を指す数値の昇順に検索することにより、検索対象外とすべき画像要素を検出する（図２４のステップSS002）。ここでは、昇順に検索する過程において、特徴値として“Ｘ”をとる部分画像を検出した場合には、当該部分画像に隣接する部分画像の特徴値を検索する。検索結果、当該部分画像の縦方向（Ｙ軸に従う方向）、横方向（Ｘ軸に従う方向）、斜め方向（Ｘ軸またはＹ軸に対して４５度の傾きを持った軸に従う方向）の少なくともいずれか１方向に隣接して、‘Ｘ’を指す特徴値を有する部分画像が検出された場合には、当該部分画像と検出された隣接の部分画像との組を検出目的外画像要素として検出（判定）する。
【０１５５】
具体的には、計算用メモリ１０２２に格納されている図２２（Ｃ）の画像Ａの部分画像ｇ１から順にｇ２、ｇ３、ｇ４、ｇ５、・・・と特徴値を検索する。検索の過程において、特徴値が“Ｘ”あるいは“Ｅ”を指す部分画像を検出すると、当該部分画像の上、下、左、右、右上、右下、左上、左下のそれぞれに隣接する全ての部分画像について特徴値を検索する。検索の結果、隣接する部分画像において“Ｘ”を指す特徴値が検索できた場合には、計算用メモリ１０２２において検索された“Ｘ”を“Ｅ”に書換える(図２１のステップSS00３）。このようにして、入力画像Ａの全ての部分画像についての検索が終了すると、画像Ａの各部分画像の特徴値は図２２（Ｃ）から図２２（Ｄ）のように更新される。更新後の各部分画像の値は、部分画像特徴値用メモリ１０２５に格納される。
【０１５６】
この書換えの一例を説明する。図２２（Ｃ）を参照すると、ｇ１の部分画像から順に特徴値を検索していくと、ｇ１９の部分画像を検索した場合に初めて‘Ｘ’の特徴値を有する部分画像が検出される。ｇ１９の部分画像に隣接する全ての部分画像の特徴値を検索すると、隣接するｇ２０、ｇ２４およびｇ２５の部分画像の特徴値は‘Ｘ’であることが検出されるので、検出結果に基づき、計算用メモリ１０２２におけるｇ２０、ｇ２４、ｇ２５の部分画像の特徴値‘Ｘ’を、図２２（Ｄ）に示すように‘Ｅ’に更新する（書換える）。その結果、図２２（Ｅ）に示すように‘Ｅ’の領域は検出目的対象外の画像要素と判定（検出）されて、検出目的対象画像から除外される。このような検出結果は部分画像特徴値用メモリ１０２５に格納される。
【０１５７】
尚、ここでは、入力画像Ｂにおいて、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像が縦方向、横方向、斜め方向の少なくともいずれか１方向に２個以上連続して構成される部分領域は、検出目的外画像要素と判定しているが、判定の基準はこれに限るものではない。たとえば、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像そのものを検出目的外画像要素と判定しても良いし、その他の組み合わせを取っても良い。
【０１５８】
ここでは、画像Ａについて説明をしたが、入力した別の画像Ｂについても、その算出された特徴値に基づき、検出目的外画像要素の検出が同様になされて、その結果は、部分画像特徴値用メモリ１０２５に格納される。
【０１５９】
また、画像ＡとＢは共に画像入力部１０１から入力されるとしたが、次のようにしてもよい。つまり、画像Ａの部分画像Ｒｉを記憶する登録画像記憶部を備えて、画像Ａの部分画像Ｒｉは登録画像記憶部から読出されて、他方の画像Ｂは画像入力部１０１により入力されるとしてもよい。
【０１６０】
（実施の形態２）
次に、上述の検出目的対象外画像要素の判定結果を応用した画像の移動の検出機能を有するポインティングデバイスについて説明する。ここでは、検出目的対象外画像要素の判定結果の応用機能として画像の移動を例示するが、これに限定されない。たとえば、検出目的対象外画像要素と判定された領域を除外したパターンマッチングにより画像照合する処理などであってもよい。
【０１６１】
図２３には実施の形態２のポインティングデバイス１Ａの機能構成が示される。ポインティングデバイス１Ａは図１の構成の処理部１１に代替して処理部１１Ａを備えるが、他の部分は図１のそれと同じである。処理部１１Ａは、処理部１１の構成に追加して最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部（以下、類似度計算部という）１０６およびディスプレイ６１０に表示中のカーソルを移動させるためのカーソル移動表示部１０９を含む。
【０１６２】
最大一致位置探索部１０５は、いわゆるテンプレートマッチング部のようなものである。つまり、要素判定部１０４７により計算された判定情報を参照して、検出目的対象部分画像を限定して、さらに、特徴値計算部１０４５で計算された部分画像特徴値に応じて探索範囲を削減した上で、入力した一方の指紋画像の複数の部分領域をテンプレートとし、該テンプレートと入力した他方の指紋画像内で最も一致度の高い位置を探索する。
【０１６３】
類似度計算部１０６はメモリ１０２に格納された最大一致位置探索部１０５の結果情報を用いて、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算し、計算結果に基づき、画像の移動の方向と移動量を検出する。
【０１６４】
図２３のポインティングデバイス１Ａでは、検出目的対象外画像要素を含んでいる画像の移動を検出する。具体的には、時間的な相関関係を有する２つの画像、すなわちタイマ７１０により計時された２つの異なる時刻ｔ１とｔ２において入力した同一対象についての画像ＡとＢについて、画像Ａを基準とした画像Ｂの移動の方向と移動量（距離）を検出する。
【０１６５】
図２４には、本実施の形態２に係る処理手順が示される。図２４の処理は図４の処理に追加してステップＴ３を有し、図４のステップＴ４に代替してステップＴ４ａの処理を設けている。ステップＴ１〜Ｔ２５ｂは実施の形態１で説明をしたものと同じであるから説明は略する。
【０１６６】
ステップＴ３では、ステップＴ２５ｂによる対象外画像要素判定の結果を参照しながら、最大一致位置探索部１０５と類似度計算部１０６による類似度計算が為される。これを図２５のフローチャートを参照して説明をする。
【０１６７】
ここでは、図２６（Ａ）に示す２５個の部分画像ｇ１〜ｇ２５を有する図２６（Ｂ）と（Ｆ）の部分画像ＡとＢが画像入力部１０１により入力されたと想定する。入力画像ＡとＢは画像補正がされた後に、各部分画像について特徴値計算部１０４５により特徴値が計算される。この結果、部分画像特徴値用メモリ１０２５には、図２６（Ｃ）と（Ｇ）に示すように画像ＡとＢについて、各部分画像に対応して特徴値が格納される。つづいて、計算結果要素判定部１０４７により図２６（Ｃ）と（Ｇ）の特徴値が検索されて、検出目的対象外画像要素が検出される。その結果、部分画像特徴値用メモリ１０２５の図２６（Ｃ）と（Ｇ）のデータは、図２６（Ｄ）と（Ｈ）のデータに書換えされる。図２６（Ｄ）と（Ｈ）を参照すると、画像ＡとＢのそれぞれについて、部分画像ｇ１９、ｇ２０、ｇ２４およびｇ２５の組合せでなる部分領域が、検出目的対象外画像要素として検出される。図２５の手順では、画像Ａと画像Ｂについて、検出対象外画像要素である部分画像ｇ１９、ｇ２０、ｇ２４およびｇ２５を除いた部分を対象にして、最大一致位置の探索および類似度計算が行なわれる。
【０１６８】
＜最大一致位置探索＞
最大一致度位置探索部１０５による探索の対象は上述して算出された特徴値に従い限定することができる。
【０１６９】
図２７（Ａ）〜（Ｃ）は、図２０（Ｂ）と（Ｃ）の各部分画像の特徴値が算出された画像ＡとＢの最大一致位置を探索する手順を説明する図である。
【０１７０】
最大一致位置探索部１０５は、図２０（Ｂ）の画像Ａを探索して“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像について、画像Ｂ内で同じ特徴値を持つ部分画像を探索する。従って、画像Ａ内の部分画像の探索を開始して最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像が検出されたとき、検出された部分画像は、最初の探索対象の部分画像となる。図２７（Ａ）の画像（Ａ）-Ｓ１は、画像Ａの部分画像につき、部分画像特徴値を示し、かつ、最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７、即ち“Ｖ１”につき、ハッチングを施した画像である。
【０１７１】
この画像（Ａ）-Ｓ１の通り、最初に検出された部分画像特徴値は、“Ｖ”を指す。このため、画像Ｂ内で特徴値が“Ｖ”である部分画像が探索の対象となる。画像Ｂ内で、探索を開始して特徴値“Ｖ”を持つ最初の部分画像ｇ１１、即ち“Ｖ１”につきハッチングを施した画像が図２７（Ａ）の画像（Ｂ）-Ｓ１−１である。この部分画像に対し、図２５のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われる。
【０１７２】
次に、画像Ｂ内で、部分画像ｇ１１の次に特徴値“Ｖ”を持つ部分画像ｇ１４、即ち“Ｖ１”（図２７（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-２)につき、処理が行われ、以降、部分画像ｇ１９、ｇ２２、ｇ２６、ｇ２７、ｇ３０、ｇ３１(図２７（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-８)につき、処理が行われる。画像Ａの最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７につき画像Ｂ内において一通り探索の処理が終了すると、次に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２８（図２７（Ｂ）の画像(Ａ)-Ｓ２)について、同様に図２５のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われ、部分画像ｇ２８の部分画像特徴値は“Ｈ”であるため、画像Ｂの特徴値として“Ｈ”を有する部分画像ｇ１２（図２１（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１)、画像ｇ１３（図２７（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-２)、ｇ３３、ｇ３４、ｇ３９、ｇ４０、ｇ４２〜ｇ４６、ｇ４７(図２７（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１２)について一通り探索の処理が行われる。
【０１７３】
以降、画像Ａ内で“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２９、ｇ３０、ｇ３５、ｇ３８、ｇ４２、ｇ４３、ｇ４６、ｇ４７、ｇ４９、ｇ５０、ｇ５５、ｇ５６、ｇ５８〜６２、ｇ６３(図２７（Ｃ）の画像（Ａ）-Ｓ２０)についても同様にして、画像Ｂ内での探索の処理が行われる。
【０１７４】
したがって、最大一致位置探索部１０５により画像Ａと画像Ｂとにおいて探索される部分画像の数は、（部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ｂの部分画像数＋部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ｂの部分画像数）となる。図２７（Ａ）〜（Ｃ）の場合には、探索される部分画像の数は、探索部分画像数＝８×８＋１２×１２＝２０８である。
【０１７５】
＜最大一致位置の探索と類似度計算＞
次に、要素判定部１０４７による検出目的外画像要素判定の結果を考慮した、最大一致位置探索と、探索の結果に基づく類似度計算の処理（図２４のステップＴ３）について図２５のフローチャートに従って説明する。ここでは、画像Ａ内の部分画像（部分領域）の総数を変数ｎで示す。最大一致位置探索および類似度計算は、図２５（Ａ）の画像Ａの各部分画像と、図２５（Ｅ）の画像Ｂを対象にして行なわれる。ここでは、部分画像は矩形状としているが、これに限定されない。
【０１７６】
要素判定部１０４７による判定が終了すると、制御部１０８は最大一致位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。
【０１７７】
最大一致位置探索部１０５では、テンプレートマッチング開始信号を受信すると、ステップＳ００１からステップＳ００７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。ステップＳ００１ではカウンタの変数ｉの値を１に初期化する。ステップＳ００２では、部分画像特徴値用メモリ１０２５を検索して画像Ａの特徴値が‘Ｅ’又は‘Ｘ’ではない部分画像Ｒｉとして規定される部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。したがって、画像Ａの部分画像ｇ１、ｇ２・・・というよういｉの値をインクリメントしながら特徴値を検出して、‘Ｅ’または‘Ｘ’の部分画像が検出されたときには、単に変数ｉの値を１カウントアップして、次の部分画像の特徴値の検索がされる。
【０１７８】
ステップＳ００２５では、最大一致位置探索部１０５は、画像Ａにおける部分画像Ｒｉに対応する部分画像の特徴値ＣＲｉをメモリ１０２５から読出す。
【０１７９】
ステップＳ００３ではステップＳ００２で設定したテンプレートに対し、画像Ｂ内で最も一致度の高い、つまり画像Ｂ内のデータが最も一致する場所を探索する。この探索では、特徴値が“Ｅ”ではなく、かつ特徴値ＣＲｉの値に一致する特徴値を有する画像Ｂの部分画像を、ｇ１、ｇ２、・・・と順番に探索しながら検出し、検出できた部分画像に限定して次の計算を行なう。
【０１８０】
テンプレートとして用いる矩形状の部分画像Ｒｉの左上の角を基準とした座標（ｘ、ｙ）の画素濃度をＲｉ（ｘ、ｙ）とし、画像Ｂの左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ、ｔ）とし、部分画像Ｒｉの幅をｗ、高さをｈとし、また、画像ＡとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とした場合に、画像Ｂにおける座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ、ｔ）を、たとえば以下の（式１）に従い、各画素の濃度差を元に計算する。
【０１８１】
【数１】
2007323433.tif 000003
【０１８２】
画像Ｂ内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して、更新する毎に更新後の座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ、ｔ）を計算する。算出された一致度Ｃ（ｓ，ｔ）の中で最も大きい値に対応の画像Ｂ内の位置が、画像Ａの部分画像Ｒｉと最も一致度が高いと検出されて、画像Ｂ内のその位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとする。そして、その位置に対応の一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を最大一致度Ｃｉｍａｘに設定する。
【０１８３】
ステップＳ００４では、最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ００５では、移動ベクトルＶｉを以下の（式２）に従い算出し、算出した移動ベクトルＶｉをメモリ１０２の所定アドレスに格納する。
【０１８４】
ここで、上述のように、画像Ａ内の位置Ｐに対応の部分画像Ｒｉに基づいて、画像Ｂ内をスキャン（探索）して、その結果、部分画像Ｒｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが検出された場合には、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルＶｉと呼ぶ。指紋センサ１００の指紋読取り面２０１においてはユーザはポインティングするために指を短時間（時間ｔ１〜ｔ２）で移動させていることから、移動ベクトルＶｉは、時間ｔ１で入力した一方の画像、たとえば画像Ａを基準にすると時間ｔ２で入力した他方の画像Ｂは移動したように見えることを指している。移動ベクトルＶｉは方向と距離を指すので、移動ベクトルＶｉにより画像Ａの部分画像Ｒｉと画像Ｂの部分領域Ｍｉとの位置関係が定量化して示される。
【０１８５】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ、Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）…（式２）
（式２）で、変数ＲｉｘとＲｉｙは部分画像Ｒｉの基準位置のｘ座標とｙ座標の値を指し、たとえば画像Ａ内における部分画像Ｒｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは、部分領域Ｍｉを探索することにより算出された最大一致度Ｃｉｍａｘに対応の位置を指すｘ座標とｙ座標を示す。たとえば画像Ｂ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する。
【０１８６】
ステップ００６ではカウンタ変数ｉの値と変数ｎの値をとを比較して、比較結果に基づき、カウンタ変数ｉの値が変数ｎが示す値未満であるか否かを判定し、変数ｉの値が変数数ｎの値未満と判定されると処理をＳ００７に移り、そうでなければ処理はＳ００８に移る。
【０１８７】
ステップＳ００７では変数ｉの値に１加える。以降、変数ｉの値が変数ｎの値未満を指すと判定される間は、ステップＳ００２からＳ００７を繰返し行ない、特徴値が‘Ｅ’でもなく‘Ｘ’でもない画像Ａの各部分画像Ｒｉに関し、当該部分画像Ｒｉについて部分画像特徴値用メモリ１０２５から読出した対応する特徴値ＣＲｉと、同じ値を特徴値ＣＭとして有する画像Ｂの各部分領域に限定してテンプレートマッチングを行なう。その結果、それぞれの部分画像Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとが計算される。  
【０１８８】
最大一致位置探索部１０５は上記のように順次計算される各部分画像Ｒｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとを計算用メモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。
【０１８９】
続いて制御部１０８は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分画像Ｒｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図２５のステップＳ００８からステップＳ０２０に示される処理を行ない類似度計算を行なう。
【０１９０】
ステップＳ００８では類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）の値を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）は、画像Ａと画像Ｂの類似度を格納する変数を指す。ステップＳ００９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値を１に初期化する。ステップＳ０１０では、基準とする移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉの値を０に初期化する。ステップＳ０１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊを１に初期化する。ステップＳ０１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式３）に従い計算する。
【０１９１】
ｄＶｉｊ＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜＝ｓｑｒｔ（（Ｖｉｘ−Ｖｊｘ）＾２＋（Ｖｉｙ−Ｖｊｙ）＾２）…（式３）
ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ＾２はＸの二乗を計算する計算式である。
【０１９２】
ステップＳ０１３では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊの値と、定数εが示す閾値と比較し、比較結果に基づき、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判断する。判断結果が、ベクトル差ｄＶｉｊの値が定数εが指す閾値（ベクトル差分）より小さいことを指す場合には、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なされると判定されて、処理をステップＳ０１４に移行するが、逆に定数εの値以上であることを指す場合には、両方のベクトルは実質的に同一とは見なされないと判定されて、処理はステップＳ０１５に移行する。ステップＳ０１４では類似度Ｐｉの値を以下の（式４）〜（式６）に従い増加させる。
【０１９３】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式４）
α＝１…（式５）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式６）
（式４）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式５）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式６）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０１９４】
ステップＳ０１５はインデックスｊの値が変数ｎの値より小さいかどうかを判定する。判定結果、インデックスｊの値が変数ｎが示す部分領域の総個数より小さい場合は、処理をステップＳ０１６に移し、総個数以上である場合には処理をステップＳ０１７に移す。ステップＳ０１６ではインデックスｊの値を１増加させる。ステップＳ０１０からステップＳ０１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ０１７では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａ、Ｂ）との値の比較を行ない、比較結果、類似度Ｐｉの値が現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）より大きければ、処理をＳ０１８に移し、以下であれば処理をＳ０１９に移す。
【０１９５】
ステップＳ０１８では、変数Ｐ（Ａ、Ｂ）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ０１７、Ｓ０１８では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）と比べて大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【０１９６】
ステップＳ０１９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）を比較する。インデックスｉの値が部分領域の個数より小さければ処理をステップＳ０２０に移す。ステップＳ０２０ではインデックスｉを１増加させる。
【０１９７】
ステップＳ００８からステップＳ０２０により、画像Ａと画像Ｂにおける類似度が変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０１９８】
続いて制御部１０８は、図２４のステップＴ４ａの処理を実行する。ステップＴ４ａでは、制御部１０８はカーソル移動表示部１０９に対して移動開始指示の信号を送り、移動終了の信号を受信するまで待機する。
【０１９９】
カーソル移動表示部１０９は、移動開始指示信号を受信すると、ディスプレイ６１０に表示中の図示のないカーソルの移動を行なう。つまり、図２５のステップＳ００５で算出された画像ＡとＢについての全ての移動ベクトルＶｉを計算用メモリ１０２２から読出し、読出した移動ベクトルＶｉを所定処理して、処理結果に基づき移動すべき方向と距離を決定して、表示中のカーソルを現在の表示位置から、決定した方向に決定した距離だけ移動させて表示するように制御する。
【０２００】
たとえば、図２６（Ｅ）と（Ｉ）では、両者の間に張られた複数の→は、各部分画像Ｒｉについて算出された移動ベクトルＶｉを模式的に示している。カーソル移動表示部１０９は、これら→で示される移動ベクトルＶｉの総和を算出して、算出した総和のベクトルを移動ベクトルＶｉの総数で除することにより得られたベクトルの向きと大きさを、カーソルが移動すべき方向と距離として検出する。なお、移動ベクトルＶｉに基づくカーソルが移動すべき方向と距離の検出手順は、これに限定されない。
【０２０１】
ここでは、図２のコンピュータを例示してポインティングデバイス１Ａを説明したが、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話などの携帯情報機器に搭載するようにしてもよい。
【０２０２】
＜実施の形態による効果＞
実施の形態によれば、検出目的対象外画像検出が可能となる検出目的対象外画像検出装置および検出目的対象外画像検出処理を利用したポインティング処理が可能となる。
【０２０３】
図２６（Ｂ）と（Ｆ）に示される様な汚れや、画像が入力されていない領域の部分画像は特徴値‘Ｘ’または‘Ｅ’を有するようにして、これら領域は移動ベクトルの算出対象から除外されるので、実質的に指紋に対応の部分画像の移動ベクトルのみを基に、指の移動を検出できる。それゆえに、入力画像において読取り面上の汚れまたは指の汚れなどの検出目的対象外画像が含まれているとしても、指の移動方向/移動量を検出することができる。
【０２０４】
このため、従来の技術において必要であった処理の前に、画像読取り面の表面の汚れの有無を調べる処理を行う必要がなく、また、センサ表面全体の画像情報により汚れを検出せず、部分画像による情報により汚れなどを検出しており、実用上支障のない汚れの位置/大きさであれば清掃することなく、利用者の利便性が損なわれることはない。また、汚れのない画像が取得されるまで読取り操作を繰返す必要はないので、単位時間あたりの処理量を多くできて、スムーズなカーソル移動表示が可能となる。また、ユーザは読取り操作を再度、要求されることはなく、利便性に優れる。
【０２０５】
（実施の形態３）
以上説明した画像照合のための処理機能は、プログラムで実現される。本実施の形態３では、このプログラムはコンピュータで読取可能な記録媒体に格納される。
【０２０６】
本実施の形態２では、この記録媒体として、図２に示されているコンピュータで処理が行なわれるために必要なメモリ、たとえばメモリ６２４のようなそのものがプログラムメディアであってもよいし、また該コンピュータの外部記憶装置に着脱自在に装着されて、そこに記録されたプログラムが該外部記憶装置を介して読取り可能な記録媒体であってもよい。このような外部記憶装置としては、磁気テープ装置（図示せず）、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０などであり、該記録媒体としては磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などである。いずれの場合においても、各記録媒体に記録されているプログラムはＣＰＵ６２２がアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムが該記録媒体から一旦読出されて図２の所定のプログラム記憶エリア、たとえばメモリ６２４のプログラム記憶エリアにロードされて、ＣＰＵ６２２により読出されて実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムは、予め当該コンピュータに格納されているものとする。
【０２０７】
ここで、上述の記録媒体はコンピュータ本体と分離可能に構成される。このような記録媒体としては、固定的にプログラムを担持する媒体が適用可能である。具体的には、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ６３２や固定ディスク６２６などの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ６４２／ＭＯ（Magnetic  Optical Disc）／ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile  Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモ
リカードを含む）／光カードなどのカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable  and Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically ＥＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリが適用可能である。
【０２０８】
また、図２のコンピュータはインターネットを含む通信ネットワーク３００と通信接続可能な構成が採用されているから、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされて流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。なお、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納されていてもよく、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本体にインストールされてもよい。
【０２０９】
なお記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであって
もよい。
【０２１０】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０２１１】
【図１】本発明の実施の形態１の検出目的対象外画像検出装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１の検出目的対象外画像検出装置が搭載されるコンピュータの構成図である。
【図３】本発明の実施の形態１による指紋センサの構成図である。
【図４】本発明の実施の形態１による処理のフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態１による３種類の特徴値を算出するための画像の画素について説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態１による３種類の特徴値を算出するフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態１による水平方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態１による垂直方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図９】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態１による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１０】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態１による部分画像の左右にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態による部分画像の上下にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態１による部分画像を元に上下、左右にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理のフローチャートである。
【図１４】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態１による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１５】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態１による部分画像の右斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態１による部分画像の左斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態１による部分画像を元に左斜め方向と、右斜め方向にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理フローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。
【図２０】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態１による処理の具体例を説明するための図である。
【図２１】本発明の実施の形態１による目的対象外画像要素の判定処理のフローチャートである。
【図２２】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態１による処理の具体例を説明するための図である。
【図２３】本発明の実施の形態２によるポインティングデバイスの構成図である。
【図２４】本発明の実施の形態２による処理フローチャートである。
【図２５】本発明の実施の形態２による処理フローチャートである。
【図２６】本発明の実施の形態２の移動ベクトルを求める手順を説明する図である。
【図２７】（Ａ）〜（Ｃ）は、本発明の実施の形態２の処理手順を説明する図である。
【符号の説明】
【０２１２】
１  検出目的対象外画像検出装置、１Ａ  ポインティングデバイス、１１，１１Ａ  処理部、１００  指紋センサ、１０１  画像入力部、１０２  メモリ、１０４  画像補正部、部分画像特徴値計算部  １０４５、検出目的外画像要素判定部  １０４７、１０５  最大一致位置探索部、１０６  移動ベクトルに基づく類似度計算部、１０８  制御部、１０９  カーソル移動表示部、Ａ，Ｂ  画像、Ｒｉ  部分画像。
【図１】
2007323433.tif 000004
【図２】
2007323433.tif 000005
【図３】
2007323433.tif 000006
【図４】
2007323433.tif 000007
【図５】
2007323433.tif 000008
【図６】
2007323433.tif 000009
【図７】
2007323433.tif 000010
【図８】
2007323433.tif 000011
【図９】
2007323433.tif 000012
【図１０】
2007323433.tif 000013
【図１１】
2007323433.tif 000014
【図１２】
2007323433.tif 000015
【図１３】
2007323433.tif 000016
【図１４】
2007323433.tif 000017
【図１５】
2007323433.tif 000018
【図１６】
2007323433.tif 000019
【図１７】
2007323433.tif 000020
【図１８】
2007323433.tif 000021
【図１９】
2007323433.tif 000022
【図２０】
2007323433.tif 000023
【図２１】
2007323433.tif 000024
【図２２】
2007323433.tif 000025
【図２３】
2007323433.tif 000026
【図２４】
2007323433.tif 000027
【図２５】
2007323433.tif 000028
【図２６】
2007323433.tif 000029
【図２７】
2007323433.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】平成19年8月30日(2007.8.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を用いた所定処理の対象から外すべき要素を当該画像において検出する要素検出部と、
前記要素検出部により検出された前記要素が除外された前記画像を用いて前記所定処理を行う処理部と、
前記画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、
前記要素検出部は、前記特徴値検出部により出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理装置。
【請求項２】
時間的な相関関係を有する第１画像および第２画像において、前記第１画像と前記第２画像を用いた画像移動検出の為の所定処理の対象から外すべき要素を検出する要素検出部と、
前記要素検出部により検出された前記要素が除外された前記第１画像と前記第２画像を用いて前記所定処理を行う処理部と、
前記第１画像と前記第２画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、
前記要素検出部は、前記特徴値検出部により出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理装置。
【請求項３】
前記所定処理により検出された画像の移動の方向と距離に従い、対象物の現在の表示位置を更新する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記要素検出部は、前記特徴値検出部により出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせにより示される領域として前記要素を検出する、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の垂直方向に従っていることを示す値、前記指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他の値に分類される、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、前記指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他の値に分類される、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記所定の特徴値は、前記その他の値を示す、請求項５または６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記要素検出部は、前記特徴値検出部により出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせにより示される領域として前記要素を検出し、
前記組合せは、前記画像において所定方向に隣接して位置する前記その他の値を示す複数の前記部分画像からなる、請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記処理部は、
照合の対象となるべき前記第１画像および前記第２画像のうち、前記第１画像内の部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、前記第２画像内の前記要素検出部により検出された前記要素の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、
前記第１画像内での領域の位置を測るための基準位置と前記位置探索部により探索された最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量に基づき、前記第１画像に対する前記第２画像の移動の方向と距離を検出する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記位置探索部は、
前記第２画像内の前記要素検出部により検出された前記要素の領域を除いた部分領域内の前記部分画像のそれぞれに対応して、前記最大一致度位置を探索する、請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記位置関係量は、前記基準位置に対する前記最大一致度位置の方向と距離とを指す、請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像を入力する画像入力部をさらに備え、
前記画像入力部は、指が載置され、載置された前記指から指紋の画像を読取るために読取り面を有する、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
画像をコンピュータを用いて処理する画像処理方法であって、
画像を用いた所定処理の対象から外すべき要素を当該画像において検出する要素検出ステップと、
前記要素検出ステップにより検出された前記要素が除外された前記画像を用いて前記所定処理を行う処理ステップと、
前記画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、
前記要素検出ステップでは、前記特徴値検出ステップにより出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１５】
請求項１３に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
画像をコンピュータを用いて処理する画像処理方法であって、
時間的な相関関係を有する第１画像および第２画像において、前記第１画像と前記第２画像を用いた画像移動検出の為の所定処理の対象から外すべき要素を検出する要素検出ステップと、
前記要素検出ステップにより検出された前記要素が除外された前記第１画像と前記第２画像を用いて前記所定処理を行う処理ステップと、
前記第１画像と前記第２画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、
前記要素検出ステップでは、前記特徴値検出ステップにより出力された特徴値に基づき、前記複数の部分画像から前記要素に該当する部分画像を検出する、画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１８】
請求項１６に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。